Результаты поиска

Прототипирование с помощью кода Python перед компиляцией

Я уже некоторое время обдумываю написание библиотеки peak fitting. Я знаю Python довольно хорошо и планирую реализовать все в Python для начала, но предполагаю, что мне, возможно, придется повторно реализовать некоторые основные подпрограммы на скомпилированном языке в конечном итоге.

IIRC, один из первоначальных ремитов Python был как язык прототипирования, однако Python довольно либеральен в разрешении функций, функторов, объектов для передачи в функции и методы, тогда как я подозреваю, что то же самое не верно для say C или Fortran.

Что я должен знать о проектировании функций / классов, которые я предполагаю, должны будут взаимодействовать с компилируемым языком? И сколько из этих потенциальных проблем решается такими библиотеками, как cTypes, bgen , SWIG , Boost.Python, Cython или Python SIP ?

Для этого конкретного случая использования (подходящая библиотека) я предполагаю, что пользователи могут определять математические функции (Guassian, Lorentzian и т. д.) как функции Python, которые затем могут быть переданы интерпретируемой библиотекой скомпилированного кода. Передача и возврат массивов также имеет важное значение.